Qué es SPSS y por que usarlo en tu tesis
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) es el software de análisis estadístico mas utilizado en las tesis de universidades peruanas. Si estas en carreras como Educación, Psicología, Administración, Enfermería, Ingeniería Industrial o cualquier ciencia social o de la salud, lo más probable es que tu asesor te pida usar SPSS para procesar tus datos.
Las ventajas de SPSS para tesistas son claras:
- Interfaz gráfica amigable: no necesitas programar. Todo se hace con menus y cuadros de diálogo.
- Amplia variedad de pruebas estadísticas: desde frecuencias básicas hasta modelos de regresión multiple y análisis factorial.
- Genera tablas y gráficos listos para tu tesis: puedes exportar los resultados directamente a Word.
- Es el estándar en universidades peruanas: la UNMSM, la PUCP, la UPC y la mayoria de universidades lo usan como herramienta principal.
La versión actual es IBM SPSS Statistics 29. Puedes acceder a una versión de prueba gratuita de 14 dias desde el sitio web de IBM, o usar la licencia académica de tu universidad si la tiene disponible.
La interfaz de SPSS: Vista de datos y Vista de variables
Cuando abres SPSS, te encuentras con dos vistas principales que debes conocer bien:
Vista de datos (Data View)
Es como una hoja de cálculo similar a Excel. Cada fila representa un caso (un encuestado, un paciente, un estudiante) y cada columna representa una variable (edad, genero, puntaje, etc.). Aquí es donde ingresas o importas tus datos.
Vista de variables (Variable View)
Aquí defines las propiedades de cada variable:
- Name (Nombre): nombre corto sin espacios ni caracteres especiales (ej: "edad", "genero", "puntaje_total").
- Type (Tipo): numérico, cadena, fecha, etc. Para datos de encuestas, casi siempre es numérico.
- Width (Ancho): número de digitos o caracteres.
- Decimals: cantidad de decimales (0 para variables categóricas, 2 para variables continuas).
- Label (Etiqueta): nombre descriptivo largo (ej: "Edad del encuestado").
- Values (Valores): codificacion de las categorias (ej: 1 = Masculino, 2 = Femenino).
- Measure (Medida): escala (para variables continuas), ordinal o nominal.
Importar y codificar datos
Si ya tienes tus datos en Excel (que es lo más común), puedes importarlos fácilmente a SPSS:
Prepara tu archivo de Excel
La primera fila debe contener los nombres de las variables (sin espacios, sin tildes, sin caracteres especiales). Los datos deben empezar en la fila 2. Cada columna es una variable y cada fila es un caso.
Importa en SPSS
Ve a Archivo > Abrir > Datos. En "Tipo de archivo", selecciona "Excel (*.xlsx)". Marca la casilla "Leer nombres de variables de la primera fila" y haz clic en Aceptar.
Configura las variables
Ve a la Vista de variables y revisa que cada variable tenga el tipo, los valores y la medida correctos. Agrega etiquetas descriptivas y codifica las categorias.
Guarda el archivo
Guarda tu archivo en formato SPSS (.sav): Archivo > Guardar como. Esto preserva toda la configuracion de variables que acabas de hacer.
Codificacion de datos
Si tu cuestionario usa una escala de Likert (Nunca = 1, Casi nunca = 2, A veces = 3, Casi siempre = 4, Siempre = 5), debes codificar cada respuesta con su valor numérico. En la Vista de variables, usa la columna "Values" para asignar las etiquetas a cada número.
Si tienes items invertidos (preguntas formuladas en sentido contrario), debes recodificarlos antes de calcular puntajes totales. Ve a Transformar > Recodificar en distintas variables y crea una nueva variable con los valores invertidos.
Estadística descriptiva
La estadística descriptiva es lo primero que debes calcular. Te permite conocer las características básicas de tu muestra y de tus variables.
Tablas de frecuencia
Para variables categóricas (genero, nivel educativo, estado civil), genera tablas de frecuencia:
Ruta en SPSS: Analizar > Estadísticos descriptivos > Frecuencias
Selecciona las variables que quieres analizar y haz clic en Aceptar. SPSS generara una tabla con la frecuencia absoluta, el porcentaje, el porcentaje válido y el porcentaje acumulado.
Ejemplo de salida:
Genero del encuestado
Frecuencia Porcentaje % Válido % Acumulado
Masculino 67 44.7% 44.7% 44.7%
Femenino 83 55.3% 55.3% 100.0%
Total 150 100.0% 100.0%Medidas de tendencia central y dispersion
Para variables numericas (puntajes, edades, notas), calcula la media, mediana, moda, desviación estándar y rango:
Ruta en SPSS: Analizar > Estadísticos descriptivos > Descriptivos
Haz clic en "Opciones" y selecciona las estadísticas que necesitas: media, desviación estándar, mínimo, máximo, varianza.
Ejemplo de salida:
Estadísticos descriptivos
N Mínimo Máximo Media Desv. Est.
Puntaje_Liderazgo 150 32.00 95.00 67.45 14.238
Puntaje_Satisfaccion 150 28.00 100.00 72.18 16.524
N válido 150Pruebas de normalidad
Antes de aplicar cualquier prueba de hipótesis, debes verificar si tus datos siguen una distribucion normal. Esto determina si usaras pruebas paramétricas o no paramétricas.
Ruta en SPSS: Analizar > Estadísticos descriptivos > Explorar
Mueve tus variables a "Lista de dependientes", haz clic en "Gráficos" y marca "Gráficos de normalidad con pruebas". Luego haz clic en Aceptar.
SPSS te dara dos pruebas:
- Shapiro-Wilk: para muestras menores a 50 casos. Es la prueba mas potente para muestras pequeñas.
- Kolmogorov-Smirnov: para muestras de 50 o mas casos.
Pruebas de normalidad
Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk
Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.
Puntaje_Liderazgo .068 150 .084 .981 150 .037
Puntaje_Satisfaccion .072 150 .053 .978 150 .018Pruebas paramétricas: t de Student y ANOVA
Las pruebas paramétricas se usan cuando tus datos cumplen los supuestos de normalidad y homocedasticidad (varianzas iguales).
t de Student para muestras independientes
Se usa para comparar las medias de dos grupos independientes. Por ejemplo: ¿Existe diferencia significativa en el rendimiento académico entre hombres y mujeres?
Ruta en SPSS: Analizar > Comparar medias > Prueba T para muestras independientes
Mueve la variable dependiente (rendimiento) a "Variables de prueba" y la variable de agrupacion (genero) a "Variable de agrupacion". Define los grupos (1 = Masculino, 2 = Femenino).
Prueba de muestras independientes
Prueba de Levene Prueba T
F Sig. t gl Sig.(bilateral)
Rendimiento Varianzas
iguales 1.234 .268 2.456 148 .015
Varianzas
no iguales 2.461 146.8 .015Interpretación: Primero revisa la prueba de Levene. Si Sig. > 0.05 (en este caso 0.268 > 0.05), asume varianzas iguales y lee la primera fila. El valor de Sig. bilateral es 0.015 < 0.05, por lo tanto existe diferencia significativa entre las medias de ambos grupos.
ANOVA de un factor
Se usa para comparar las medias de tres o mas grupos. Por ejemplo: ¿Existe diferencia en el rendimiento segun el turno (mañana, tarde, noche)?
Ruta en SPSS: Analizar > Comparar medias > ANOVA de un factor
Pruebas no paramétricas
Si tus datos no cumplen el supuesto de normalidad, debes usar pruebas no paramétricas. Estas son las más comunes en tesis peruanas:
Chi-cuadrado de independencia
Se usa para determinar si existe relación entre dos variables categóricas (nominales u ordinales).
Ruta en SPSS: Analizar > Estadísticos descriptivos > Tablas cruzadas
Haz clic en "Estadísticos" y marca "Chi-cuadrado". Si el valor de Sig. < 0.05, existe relación significativa entre las variables.
U de Mann-Whitney
Es la alternativa no paramétrica a la t de Student. Se usa para comparar dos grupos independientes cuando los datos no son normales.
Ruta en SPSS: Analizar > Pruebas no paramétricas > Cuadros de diálogo antiguos > 2 muestras independientes
Kruskal-Wallis
Es la alternativa no paramétrica al ANOVA. Se usa para comparar tres o mas grupos independientes.
Ruta en SPSS: Analizar > Pruebas no paramétricas > Cuadros de diálogo antiguos > K muestras independientes
Correlación y regresión lineal
Estas son las pruebas mas solicitadas en tesis correlacionales, que son el tipo de tesis mas común en universidades peruanas.
Correlación de Pearson (datos normales)
Ruta en SPSS: Analizar > Correlaciones > Bivariadas
Selecciona tus variables, marca "Pearson" y haz clic en Aceptar.
Correlaciones
Liderazgo Satisfaccion
Liderazgo Pearson 1 .782**
Sig. .000
N 150 150
Satisfaccion Pearson .782** 1
Sig. .000
N 150 150
** La correlación es significativa en el nivel 0.01 (bilateral).Interpretación: El coeficiente de Pearson es 0.782, lo que indica una correlación positiva alta. El valor Sig. es 0.000 < 0.05, por lo tanto la correlación es estadísticamente significativa. Puedes concluir que existe una relación positiva significativa entre liderazgo y satisfaccion.
Correlación de Spearman (datos no normales)
Si tus datos no son normales, usa el coeficiente de Spearman en lugar de Pearson. La ruta es la misma, pero marca "Spearman" en lugar de "Pearson".
Regresión lineal simple
Ruta en SPSS: Analizar > Regresión > Lineal
Mueve la variable dependiente y la variable independiente a sus respectivas casillas. SPSS te dara el coeficiente de determinación (R cuadrado), los coeficientes de regresión y la prueba ANOVA del modelo.
Cómo interpretar y reportar resultados
Interpretar correctamente la salida de SPSS es tan importante como saber ejecutar las pruebas. Aquí tienes una guía rápida para interpretar los valores clave:
- p-valor (Sig.): si es menor a 0.05, el resultado es estadísticamente significativo. Rechazas la hipótesis nula.
- Coeficiente de correlación (r o rho): de 0 a 0.25 = muy baja; 0.25 a 0.50 = baja; 0.50 a 0.75 = moderada; 0.75 a 1.00 = alta.
- R cuadrado: indica el porcentaje de la varianza de la variable dependiente que es explicada por la variable independiente. Un R2 de 0.61 significa que la variable independiente explica el 61% de la varianza.
- t y F: son estadísticos de prueba. Se usan junto con el p-valor para tomar decisiones.
Al reportar resultados en tu tesis, sigue este formato APA:
"Se encontro una correlación positiva alta y estadísticamente significativa entre el liderazgo transformacional y la satisfaccion laboral (rho = .782, p = .000 < .05), por lo cual se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alterna."
Exportar tablas y gráficos para tu tesis
Una vez que tienes tus resultados en SPSS, necesitas llevarlos a Word para tu tesis. Hay varias formas de hacerlo:
Copiar y pegar desde el Visor de resultados
Selecciona la tabla en el Visor de resultados, haz clic derecho > Copiar. En Word, usa "Pegado especial > Imagen" para que se vea limpio. Luego puedes reformatear la tabla manualmente segun APA.
Exportar a Word directamente
Ve a Archivo > Exportar en el Visor de resultados. Selecciona formato "Documento Word (*.docx)" y elige las tablas que deseas exportar. Esto genera un archivo Word con todas las tablas seleccionadas.
Recrear las tablas en Word
La opcion mas profesional es recrear las tablas manualmente en Word siguiendo el formato APA: sin líneas verticales, con solo 3 líneas horizontales (arriba, debajo del encabezado y abajo). Esto toma mas tiempo pero da el mejor resultado.
SPSS es una herramienta poderosa que simplifica enormemente el análisis estadístico de tu tesis. Con esta guía tienes las bases para realizar los análisis más comunes. A medida que avances, iras dominando funciones mas avanzadas segun las necesidades de tu investigación.
